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基于活跃目标粒子群算法的露顶式平面钢闸门优化
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作者 韩一峰 胡坚柯 王靖坤 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第1期201-207,共7页
针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设... 针对钢闸门优化问题难以获得全局最优解这一问题,提出了一种活跃目标粒子群(Active Target Particle Swarm Optimization,APSO)算法用于露顶式平面钢闸门的优化设计。该算法在传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法种群中设定一个活跃目标个体,并将该个体引入算法的迭代更新机制中,活跃目标个体的引入增强了算法跳出局部极值、进行全局寻优的能力;并且采用一个综合学习因子代替原始算法中的多个学习因子,进一步提高了算法的收敛速度与稳定性。在满足钢结构强度等约束条件下,以钢闸门总重力为目标函数,对主梁、边柱、面板和次梁等结构参数进行寻优。同时依据优化结果,采用ABAQUS建立有限元模型对钢闸门主梁进行强度复核,结果表明,采用活跃目标粒子群算法对露顶式平面钢闸门进行优化设计能够得到更优的各结构尺寸参数,优化后的钢闸门总重力与文献算例相比降低了15.38%,并且强度复核符合容许应力要求。 展开更多
关键词 露顶平面钢闸门 容许应力 活跃目标粒子算法 强度复核 优化设计
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基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法
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作者 任玉灿 张东辉 《中国矿业》 北大核心 2025年第5期144-151,共8页
悬臂式掘进机轨迹控制可以被视为一种解空间内的独立寻优问题。但地下工作环境复杂多变,掘进机在行进过程中可能会遇到各种不确定因素,易在求解复杂优化问题时陷入局部最优解,导致最优解求解效果不佳,影响掘进机轨迹的跟踪控制效果。为... 悬臂式掘进机轨迹控制可以被视为一种解空间内的独立寻优问题。但地下工作环境复杂多变,掘进机在行进过程中可能会遇到各种不确定因素,易在求解复杂优化问题时陷入局部最优解,导致最优解求解效果不佳,影响掘进机轨迹的跟踪控制效果。为了提高轨迹跟踪控制的精确性和稳定性,确保掘进效率和作业安全,本研究提出一种基于改进粒子群算法的悬臂式掘进机轨迹跟踪控制方法。通过跟踪悬臂式掘进机的当前行进状态,得到实际位姿和期望位姿间的偏差。在此基础上,利用粒子群算法调整掘进机机身的移动速度和转向角速度,实现对掘进机行进过程中位姿偏差的补偿,通过位姿偏差补偿实现掘进机的轨迹跟踪控制。在这一过程中,为避免粒子群算法陷入局部最优解,利用小生境进化策略优化粒子的适应度,将粒子划分为不同的子群体(小生境),通过缩小搜索范围的方式使算法更快地收敛到最优解,以此来提高轨迹跟踪控制的效果。通过模拟实验验证该方法的控制效果,经实验发现:应用该方法控制后,悬臂式掘进机在不同位置的方向角值和对应的期望角度值基本一致,实际转向角速度值和期望值基本相同,悬臂式掘进机在X轴和Y轴上的移动轨迹和期望轨迹吻合,说明该方法对掘进机的方向角和转向角速度的控制效果较好,轨迹跟踪控制的性能较高。 展开更多
关键词 改进粒子算法 悬臂掘进机 轨迹跟踪控制 小生境进化策略 位姿偏差补偿
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基于粒子群算法和弯沉盆特征参数的路基模量反演方法
3
作者 刘国强 李坤 +3 位作者 张久鹏 陈坤 栾英成 赵永利 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1044-1052,共9页
为了提高反演精度和效率,将常用的弯沉盆匹配法和规律法相结合,提出一种基于弯沉盆特征参数匹配的路基模量反演方法。首先对现有的弯沉盆特征参数进行总结,并分析了各参数随路基模量变化的敏感性,从中筛选出与路基模量关联性较强的特征... 为了提高反演精度和效率,将常用的弯沉盆匹配法和规律法相结合,提出一种基于弯沉盆特征参数匹配的路基模量反演方法。首先对现有的弯沉盆特征参数进行总结,并分析了各参数随路基模量变化的敏感性,从中筛选出与路基模量关联性较强的特征参数;接着,定义目标函数,编制了基于粒子群算法的弯沉盆特征参数匹配的路基模量反演程序,并分别开展反演方法稳定性分析、不同反演方法的对比以及试验路实测数据的验证。结果表明,弯沉盆特征参数d9、I8和S7与路基模量的关联性强于其他参数。所提方法对不同的沥青路面结构模量均可反演计算,反演结果的误差小于2%,变异系数小于0.5%,具有较高的精度与稳定性。与常用的惰性点法相比,所提方法精度略高,且操作更为简单;与弯沉盆匹配法相比,速度更快。 展开更多
关键词 路基模量反算 弯沉盆特征参数 粒子算法 沥青路面 落锤弯沉仪
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基于并行粒子群算法的电力系统分区抗差状态估计 被引量:19
4
作者 余建树 李朝霞 +3 位作者 龚雪娇 王雅宁 朱坤琳 杨德昌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3139-3148,共10页
随着对调度自动化水平要求的提高,状态估计发挥着越来越重要的作用。针对抗差状态估计器难以求解以及粒子群算法在高维空间寻优困难等问题,文章提出一种基于并行粒子群算法的抗差状态估计方法。该方法首先借鉴马尔可夫模型以及条件独立... 随着对调度自动化水平要求的提高,状态估计发挥着越来越重要的作用。针对抗差状态估计器难以求解以及粒子群算法在高维空间寻优困难等问题,文章提出一种基于并行粒子群算法的抗差状态估计方法。该方法首先借鉴马尔可夫模型以及条件独立性假设对电力网络进行解耦,通过区域间的通信保证量测冗余度,然后对各区域分别采用粒子群算法求解,将求解一个高维空间问题转化为并行求解多个低维空间问题。最后仿真结果表明该方法相比直接使用粒子群算法收敛更快,计算效率更高,并且计算速度受目标函数影响较小,适用于多种抗差估计器。 展开更多
关键词 电力系统状态估计 抗差状态估计 粒子算法 分布并行计算 全局马尔可夫性
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基于分区和分层搜索的并行粒子群算法 被引量:1
5
作者 龚燕 蒋玉明 张培颂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1670-1672,共3页
为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,提出了并行粒子群优化算法(SLPSO)。其基本思想是并行机制+解空间压缩+分层搜索。主要工作包括:搜索空间划分为n个区,由n个子群并行搜索,将搜索结果最好的作为指定的搜索空间,即将搜索空间缩小... 为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,提出了并行粒子群优化算法(SLPSO)。其基本思想是并行机制+解空间压缩+分层搜索。主要工作包括:搜索空间划分为n个区,由n个子群并行搜索,将搜索结果最好的作为指定的搜索空间,即将搜索空间缩小到原解空间的(1/n);提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索。在四个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了80.37%。 展开更多
关键词 并行粒子算法 分区 分层搜索
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改进粒子群优化算法及其在电网无功分区中的应用 被引量:50
6
作者 于琳 孙莹 +1 位作者 徐然 李可军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期89-95,128,共8页
提出一种改进粒子群优化算法并将其应用于电网无功分区,以复杂网络社团结构理论为基础,建立以电气距离为权重的电力系统加权网络模型,以模块度为标准量化地评价无功分区的划分质量。改进粒子群优化算法采用了新的粒子编码方式与位置更... 提出一种改进粒子群优化算法并将其应用于电网无功分区,以复杂网络社团结构理论为基础,建立以电气距离为权重的电力系统加权网络模型,以模块度为标准量化地评价无功分区的划分质量。改进粒子群优化算法采用了新的粒子编码方式与位置更新方式,提高了以模块度为目标函数的启发式算法的收敛速度并减少了存储空间。通过改进粒子群优化算法得到的无功网络具有较强的区域解耦特性,分区内部电气联系紧密,区域之间联系稀疏,无功分区结构合理。该算法在IEEE 39节点系统、IEEE 118节点系统及大型电网的应用结果表明了该算法的合理性及有效性。 展开更多
关键词 电网无功分区 电气距离 粒子优化算法 社团结构
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一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法 被引量:13
7
作者 廖子贞 罗可 +1 位作者 周飞红 傅平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期166-168,共3页
针对K-means聚类算法和基于遗传(GA)的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算... 针对K-means聚类算法和基于遗传(GA)的聚类算法的一些缺点,及求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,提出了一种自适应惯性权重的并行粒子群聚类算法。理论分析和实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。 展开更多
关键词 聚类分析 K-均值 遗传算法 粒子优化算法 并行计算
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基于并行粒子群算法的带时间窗车辆路径问题 被引量:11
8
作者 吴勇 叶春明 +1 位作者 马慧民 夏梦雨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第14期223-226,共4页
提出求解带时间窗车辆路径问题的多群并行的粒子群算法。为了提高算法的收敛速度,在每个粒子群中嵌入了记忆功能。针对基本粒子群算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始解的单一性导致局部收敛的问题,对两个种群采用了两种不同的初始化... 提出求解带时间窗车辆路径问题的多群并行的粒子群算法。为了提高算法的收敛速度,在每个粒子群中嵌入了记忆功能。针对基本粒子群算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始解的单一性导致局部收敛的问题,对两个种群采用了两种不同的初始化方法,并在进化过程中,两个种群相互用记忆粒子替换对方种群中的较差粒子。最后将该算法的运行结果与其他算法进行比较,表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子算法 并行 时间窗 车辆路径问题 记忆机制
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并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 被引量:45
9
作者 刘世成 张建华 刘宗岐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期108-112,共5页
针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计... 针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无功优化 并行自适应粒子算法 电力系统 搜索方向
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基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法 被引量:55
10
作者 孙毅 张璐 +4 位作者 赵洪磊 刘耀先 李彬 李德智 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1819-1826,共8页
非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法(dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO)的非... 非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法(dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO)的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数(total harmonic distortion,kTHD)作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。 展开更多
关键词 非侵入负荷监测 动态自适应粒子算法 特征提取 总谐波失真系数
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基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法 被引量:14
11
作者 魏玉琴 戴永寿 +2 位作者 张亚南 陈健 丁进杰 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期45-49,共5页
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌... 为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。 展开更多
关键词 嵌入粒子算法 混沌 自适应 帐篷映射 平均粒径 适应度方差
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一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法 被引量:8
12
作者 李建明 万单领 +1 位作者 迟忠先 胡祥培 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2162-2166,共5页
提出了一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法,将并行PSO求解过程转化为GPU纹理渲染过程,使PSO算法在GPU中加速执行,在取得了较好的优化效果的同时,增大了细粒度并行的粒子规模,提高了算法的运算速度,并为普通用户的并行PSO工作提供了... 提出了一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法,将并行PSO求解过程转化为GPU纹理渲染过程,使PSO算法在GPU中加速执行,在取得了较好的优化效果的同时,增大了细粒度并行的粒子规模,提高了算法的运算速度,并为普通用户的并行PSO工作提供了一种可行的方法. 展开更多
关键词 粒子优化算法 并行处理 GPU 细粒度
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求解平衡约束圆形Packing问题的快速启发式并行蚁群算法 被引量:10
13
作者 黎自强 田茁君 +1 位作者 王奕首 岳本贤 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1899-1909,共11页
带平衡约束圆形Packing问题属于NP-hard问题,求解困难.提出一种求解该问题的快速启发式并行蚁群算法.首先提出一种启发式方法:在轮盘赌选择定序的概率公式中增加质量因子和外围逆时针排列定位待布圆,并用它构造出多样性种群个体(相交圆... 带平衡约束圆形Packing问题属于NP-hard问题,求解困难.提出一种求解该问题的快速启发式并行蚁群算法.首先提出一种启发式方法:在轮盘赌选择定序的概率公式中增加质量因子和外围逆时针排列定位待布圆,并用它构造出多样性种群个体(相交圆数不超过3的布局方案).然后将蚁群优化与并行搜索相结合,使种群个体快速收敛到最优解或迭代出存在少量干涉的近似最优解(1~3个相交圆).若为后者,则基于物理模型用最速下降法将其快速调整成最优解.所采用的启发式方法、并行蚁群搜索机制和快速调整策略有机结合提高了算法的搜索精度和效率.数值实验表明该算法在性能指标上优于已存在的算法. 展开更多
关键词 平衡约束 圆形PACKING问题 算法 物理模型 启发方法 并行算法
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基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现 被引量:17
14
作者 蔡勇 李光耀 王琥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2415-2418,共4页
针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方... 针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构(CUDA),使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库,从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明,相对于基于CPU的串行计算方法,在求解收敛性一致的前提下,基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。 展开更多
关键词 粒子优化算法 并行计算 GPU 统一计算设备架构
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一种新型多步式位置可选择更新粒子群优化算法 被引量:15
15
作者 高芳 崔刚 +1 位作者 吴智博 杨孝宗 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期529-534,共6页
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其由于具有原理简单、参数少、效果好等优点已获得广泛研究和应用.粒子个体极值更新速率低是影响该算法收敛速度和精度的主要因素之一.本文提出一种新型多步式位置可选择更新的粒子群... 粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其由于具有原理简单、参数少、效果好等优点已获得广泛研究和应用.粒子个体极值更新速率低是影响该算法收敛速度和精度的主要因素之一.本文提出一种新型多步式位置可选择更新的粒子群算法,把标准粒子群中速度的单步更新公式分解成三步更新,取所生成的3个位置中的最好位置作为最终结果,细化了粒子的搜索轨迹、在不增加算法复杂度条件下提高了个体极值以及全局极值的更新速率,因而改善了算法的收敛速度和精度.采用Sphere、Rosenbrock等6个经典测试函数,并按照固定迭代次数运行和固定时间长度运行两种方法进行测试.测试结果表明该算法简单、稳健、高效,而且明显优于现有的4种经典粒子群算法. 展开更多
关键词 智能优化 粒子算法 多步位置可选择更新策略
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多核环境下并行粒子群算法 被引量:4
16
作者 何莉 刘晓东 +1 位作者 李松阳 张倩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2482-2485,2518,共5页
针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用... 针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用多种串行粒子群算法完成粒子信息更新工作。在标准优化测试集CEC 2014上的实验结果显示新算法的执行时间是串行算法的1/4。新算法能够有效地改善串行粒子群的执行效率,扩展粒子群算法的应用范围。 展开更多
关键词 并行粒子算法 多核计算 并行算法 最优化 智能
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改进并行粒子群算法用于冷却水系统节能优化 被引量:10
17
作者 于军琪 高之坤 +2 位作者 赵安军 周敏 虎群 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期421-431,共11页
针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同... 针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同特征;并根据两种群特点,采用不同惯性权重改进策略,提高算法搜索能力;同时利用一种新迁移算子对种群间个体进行交换,增强粒子多样性,使种群向更高层次进化;此外,考虑到系统设备运行数量为整数且受到系统设计总台数的限制,引入穷举法机制对系统中设备部分运行参数进行求解,减少最优解验证工作量,缩短优化时间.最后对某实际冷却水系统进行了详细测试,结果表明,使用IPPSO算法对设备运行参数优化后,冷却水系统总能耗降低12.49%,具有较好的节能效果.同时相比于其他算法,IPPSO能得到更好的优化策略,且在收敛性、计算复杂度和鲁棒性方面具有优势. 展开更多
关键词 冷却水系统 运行参数 改进并行粒子算法 节能优化 性能分析
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基于并行协同粒子群优化算法和PC集群的无功优化 被引量:13
18
作者 李英 江全元 +2 位作者 L.JIANG Q. H. WU 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期42-47,80,共7页
针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化... 针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化问题,每一个子优化问题对应一个子粒子群,各子粒子群相互协同,共同求取最优解。第2级并行是指用粒子群优化算法求解子优化问题时使用多个进程并行求解,进程间采用对等模式分配计算任务,提高了优化效率。此外,为了增强粒子群优化算法的全局寻优能力,在优化过程中对其参数进行了动态调整。通过在PC集群上对IEEE118节点系统和IEEE300节点系统进行仿真计算,验证了该算法能取得较好的优化结果,具有较高的加速比和可扩展性,能满足大规模电力系统无功优化的需要。 展开更多
关键词 无功优化调度 并行计算 消息传递接口 协同进化 粒子优化算法 PC集
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并行粒子群算法及其在水库群优化调度中应用 被引量:10
19
作者 陈立华 朱海涛 梅亚东 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期677-682,共6页
根据混联梯级水电站优化调度特点,建立并行粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行粒子群算法。在基于单向环结构交流局部最优解的并行粒子群算法(PPSO)研究的基础上,提出了基于处理机上局部最优解间距离自适应... 根据混联梯级水电站优化调度特点,建立并行粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型,重点研究了粗粒度并行粒子群算法。在基于单向环结构交流局部最优解的并行粒子群算法(PPSO)研究的基础上,提出了基于处理机上局部最优解间距离自适应选择信息交流对象策略的PPSO。应用开发的分布式水库群优化调度并行计算系统,将上述两种策略的PPSO和串行粒子群算法(PSO)应用于金沙江与雅砻江混联水库群优化调度中。通过对其优化结果的分析表明,PPSO有利于提高运算速度和求解精度以及改善算法的收敛性能。 展开更多
关键词 水库调度 粒子算法 并行计算 梯级水电站
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车辆路径问题的并行粒子群算法研究 被引量:11
20
作者 马慧民 吴勇 叶春明 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2007年第5期435-439,444,共6页
设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径... 设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能. 展开更多
关键词 并行粒子算法 模拟退火机制 车辆路径问题
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